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龍圖騰網恭喜四川省林業科學研究院(四川省林產工業研究設計所)申請的專利一種基于無人機遙感技術的圖像識別監測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118823574B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410824252.X，技術領域涉及：G06V20/10；該發明授權一種基于無人機遙感技術的圖像識別監測方法是由王鈺;周俗;唐明坤;李洪海;楊思維;拉毛草設計研發完成，并于2024-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于無人機遙感技術的圖像識別監測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于無人機遙感技術的圖像識別監測方法，屬于深度學習技術領域。本發明采用無人機和高光譜成像儀，進行草原地物圖像采集，得到目標區域的原始圖像數據；將采集的原始圖像進行預處理，得到預處理的數據集；將預處理的數據集基于植被指數進行草原地物分類，進行時序信息分析和跨尺度分析；將預處理的數據集依據草原地物特征和深度學習分類數據集制作規則，制作草原地物分類數據集，對草原圖像進行分類；將預處理的數據集制作草原地物分割數據集，基于深度學習分割方法和草原地物定義構建草原地物分割模型；將處理結果進行加權融合和專家投票，得到草原各地物最終分割結果，根據結果計算植被蓋度。

本發明授權一種基于無人機遙感技術的圖像識別監測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于無人機遙感技術的圖像識別監測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：S100、采用無人機和高光譜成像儀，進行草原地物圖像采集，得到目標區域的原始圖像數據；將采集的原始圖像根據飛行高度和圖像類型進行預處理，得到預處理的數據集；根據步驟S100，采用無人機和高光譜成像儀，對目標草原區域進行若干次圖像采集，涵蓋不同季節，以獲取多時相的目標區域的原始圖像數據；根據飛行高度和圖像類型，對采集的原始圖像進行拼接、裁剪和幾何校正，以消除幾何畸變和拼接誤差，進行輻射校正和大氣校正；應用直方圖均衡，提高圖像的對比度和清晰度，得到預處理數據集；S200、將預處理的數據集基于植被指數進行草原地物分類，實現裸土和植被群落的分類；進行時序信息分析，利用時序數據計算不同時間點的植被指數，應用趨勢分析進行建模；進行跨尺度分析，利用多尺度分析方法對不同尺度的數據進行特征提取和分析，獲取草原地物在不同空間尺度上的分布和變化規律；S300、將預處理的數據集依據草原地物特征和深度學習分類數據集制作規則，制作草原地物分類數據集；搭建、訓練、驗證和測試深度學習模型，采用參數優化的最優分類模型對草原圖像進行分類，得到草原地物分類結果；S400、將預處理的數據集制作草原地物分割數據集；基于深度學習分割方法和草原地物定義構建草原地物分割模型，對該模型進行訓練、驗證和測試，經對比分析后采用最優分割模型對草原圖像進行分割，得到草原地物分割結果；根據步驟S400，所述草原地物分割數據集的類別包括土丘、次生裸地、恢復斑塊、鼠洞和其他；使用半自動化工具對圖像進行標注，每個像素都需要有對應的標簽；將標注好的數據集劃分為訓練集、驗證集和測試集；選擇U-Net作為深度學習模型，使用深度學習框架TensorFlow搭建分割模型，定義模型的層數、每層的卷積核數量、池化和上采樣操作；使用訓練集數據對模型進行訓練，訓練過程中，使用交叉熵損失函數評估模型的分割效果，并通過反向傳播優化模型參數；采用隨機裁剪、旋轉、翻轉和顏色抖動，調整超參數，使用驗證集數據評估模型在訓練過程中的表現，根據驗證結果調整模型結構和超參數，進行交叉驗證；在測試集上評估最終模型的分割性能，將模型應用于實際草原圖像，進行地物分割；模型輸出每個像素的類別，生成分割結果圖；S500、將S200-S400的處理結果進行加權融合和專家投票，采用加權融合和專家投票方案確定各像元類別，得到草原各地物最終分割結果，根據草原各地物最終分割結果，計算植被蓋度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川省林業科學研究院(四川省林產工業研究設計所)，其通訊地址為：610000 四川省成都市星輝西路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。